洞察客户决策不同阶段，人类与AI代理谁更胜一筹？

这是“神经管理学”第208篇推送

选文: 王晨晓审稿: 谭惠中  终审: 汪蕾  编辑: 黄雅雯

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原刊及作者

Human Versus Automated Sales Agents: How and Why Customer Responses Shift Across Sales Stages

Information Systems Research, November 2022

Martin Adam, Konstantin Roethke, Alexander Benlian

随着信息技术的发展，电子邮件营销场景中的销售代理（sales agents）越来越多地趋向于自动化销售代理（automated sales agents, ASAs）的应用，它们模拟人与人之间的互动，通过算法和程序发布新闻资讯和促销信息、建立沟通交流等，来补充或者替代人类销售代理（human sales agents, HSAs）。另外，一种强调相对优势的组合代理类型也逐渐兴起，其中HSA负责客户沟通等互动性业务，ASA负责销售过程中的报价等规范性业务（以下简称HSA-ASA）。

以往关于销售代理的研究讨论了个体对不同类型代理的反应，但忽略了从销售流程的多个阶段考虑个体的连续决策。根据信息加工理论，客户在销售过程中会经历不同的决策阶段并进行信息权衡，其中一种衡量方式是考虑信息提供对象的享乐和实用属性。与HSA相比，ASA具有性能和效率优势，但其提供的情感和体验愉悦度较低。鉴于此，客户对两种销售代理的反应可能会有所不同，具体取决于客户在不同的决策阶段是优先考虑享乐还是实用属性。因此，本文基于Email销售启动阶段中客户的两种连续响应决策——表示对营销广告产生兴趣以及提供联系信息，提出以下研究问题：客户是否以及如何在Email销售启动阶段对销售代理类型（即ASA、HSA、HSA-ASA）做出差异化响应？

理论基础及研究假设

本文假设，在一开始接触Email广告时，客户倾向于寻找享乐属性信号（如温暖、同理心）来形成最初建立营销合作关系的偏好。由于HSA可以提供更个性化的服务，在沟通中传递出更多社交线索，客户更有可能与其建立情感联系并表明初始兴趣。故假设1a和1b提出，相比于ASA，客户更有可能向HSA或HSA-ASA表明他们对Email广告的最初兴趣，其中社会临场感起到中介作用（假设1c和1d）。

随后，当进一步决定是否提供个人联系信息时，客户主要考虑实用属性信息（如效率、性能、便利性）进行更精细的成本效益分析。相比于HSA，ASA执行分析、客观和自动化任务时具有更高的效率和准确性，客户相信与ASA的互动有助于提高绩效，且互动过程更简单省力。故假设2a和2b提出，相比于ASA，客户不太可能在Email销售启动过程中向HSA和HSA-ASA提供联系信息，其中介机制是绩效预期和努力预期（假设2c和2d）。整体的研究模型如图1所示。本文开展了两项主要的研究检验上述假设。

图1 研究模型

研究一

研究一基于真实公司的Email销售活动进行随机现场实验，旨在验证直接效应。实验人员与欧洲领先的制药公司Pharma合作，获得从该公司购买产品或服务的客户数据。Pharma公司主要销售纯化、监测技术以及实验室用品和服务，考虑到每个客户的最佳纯化、监测技术以及相关耗材和服务取决于其特定要求（例如，使用的化学品、监测要求、必要的认证），销售代理通常帮助客户选择最佳的报价来满足个性化的需求。

在本实验中，每名客户随机收到HSA/ASA/HSA-ASA发送的Email。在这些E-mail中，各销售代理提供基本相同的内容和表述，并多次表明身份（如图2）。预实验结果表明被试可以按预期识别相应的销售代理。所有Email都是在正常工作时间的上午10点到上午11点之间发送的。

图2 研究一E-mail内容设计

实验程序步骤如下：（1）Pharma向客户发送一封Email，其中包含销售代理的一般销售报价。（2）客户可以直接回复Email或单击Email中的按键（即“请求销售报价”或“不感兴趣”）来表明最初的兴趣。（3）表示最初感兴趣的客户会收到另一封Email，被要求提供个人联系信息（电话号码和联系时间），以便与相应的销售代理预约会议并进一步讨论报价。（4）客户可以直接回复Email提供所需的联系信息。

通过分层随机抽样，实验人员联系了来自德国不同地区和行业的786名客户，其中325人（41.3%）做出回应。在325名客户中，87人（26.8%）表示对销售要约有初步兴趣，最终提供联系信息的有54人（62.1%）。

图3 研究一实验结果

图3展示了不同销售代理情境下的客户响应（转化率）结果。对于因变量“初始兴趣表示”（图3左），HSA情境下的客户转化率显著高于ASA（MHSA= 0.36 vs. MASA= 0.22; F = 4.66，p < 0.05），HSA-ASA和ASA的转化率没有显着差异。此结果对假设1a做出初步支持，但不支持假设1b。对于因变量“联系信息提供”（图3右），ASA的客户转化率显著高于HSA（MHSA= 0.48 vs. MASA= 0.77; F = 5.45，p < 0.05）。然而，ASA和HSA-ASA的客户转化率没有显著差异。此结果初步支持了假设2a而非假设2b。此外，作者还开发了三种模型（即线性概率模型LPM，probit模型和logit模型）进行回归分析，得到与上述一致的结果。

研究二

研究一的随机现场实验基于现实背景，生态有效性高，但难以解释销售代理类型对客户响应影响的潜在机制。因此，本研究继续设计了一项在线实验，流程模拟研究一的销售过程，并从一家欧洲市场研究公司招募了408名被试。被试阅读材料，想象其通过Email收到一家知名制药公司的销售报价，然后决定是否感兴趣以及是否提供联系信息，并填写中介变量、控制变量和注意力检查等量表。

实验结果如图4所示，对于“初始兴趣表示”，HSA和HSA-ASA情境下的客户转化率显著高于ASA，从而支持了假设1a和1b。对于“联系信息提供”，HSA和HSA-ASA情境下的客户转化率显著低于ASA。与研究一相比，本次实验结果对假设2a和2b均提供了支持，且回归分析与无模型分析结果一致。

接下来，为了测试中介假设，研究者采用PROCESS进行了中介分析。以HSA和HSA-ASA为自变量，将初始兴趣表示和联系信息提供一起输入为因变量，添加社会临场感、绩效预期和努力期望作为中介，以及好奇心和道德意识作为协变量。结果证明了HSA和HSA-ASA（相较于ASA）通过社会临场感在对初始兴趣表示具有正向间接影响，HSA和HSA-ASA（相较于ASA）通过绩效预期和努力预期对联系信息提供具有负面间接影响，即验证了假设1c、1d、2c和2d。

图4 研究二实验结果

研究总结

本文从电子邮件销售过程中客户的连续决策出发，探究了客户对人工与自动销售代理的反应是否以及如何在各阶段发生变化，突出表明销售代理类型的影响在各决策阶段并不统一，并阐明了关键的连续解释机制（即社会临场感、绩效预期和努力预期）。未来研究可以继续在其他领域（如金融、电子政务和医疗保健）或电子邮件营销的其他阶段（如评估、购买决策、客户投诉等）进行探索，进一步深入调查边界条件对客户响应的影响。

参考文献

Martin Adam, Konstantin Roethke, Alexander Benlian (2022). Human Versus Automated Sales Agents: How and Why Customer Responses Shift Across Sales Stages. Information Systems Research.

封面来源：

https://app.focussend.com/focussend/News/1/2/NewsInfo_281.html